【摘 要】
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为解决大规模短文本语料库主题模型参数K较大导致求解慢的问题,本文提出FBTM模型,将BTM中单个词对采样复杂度由O（K）降低O（1）.针对短文本词语稀疏、描述能力弱的特点,提出一种结合
【机 构】
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北京工业大学信息学部多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
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为解决大规模短文本语料库主题模型参数K较大导致求解慢的问题,本文提出FBTM模型,将BTM中单个词对采样复杂度由O（K）降低O（1）.针对短文本词语稀疏、描述能力弱的特点,提出一种结合同主题词对与FBTM的短文本分类算法,首先使用FBTM进行主题建模,将一段滑动窗口内的同主题词对作为特征扩充到原文本中,然后使用FBTM主题分布作为另一部分文本特征.对特征扩展后的Weibo语料库进行分类实验,结果显示该方法显著提高了分类性能.
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